- YouTube
Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.
A magyar akadémiai közösség számára elérhető Komondor HPC infrastruktúrán végzett munkájuk eredményeként a Racka-4B modell teljesítménye a magyar nyelvi feladatokban a kétszer akkora (8 milliárd paraméteres) modellek teljesítményével is összemérhetővé vált, sebessége pedig jócskán meghaladta azokét.
A globális technológiai óriások által fejlesztett nyelvi modellek, bár hatalmasak, a magyar nyelvvel és kultúrával még gyakran meggyűlik a bajuk – hangsúlyozza közleményében az ELTE. Ennek egyik oka, hogy a magyar morfológiailag egy rendkívül gazdag nyelv: szavaink sok ragot, jelet, képzőt hordoznak, így egyetlen szóalakban rengeteg információ sűrűsödhet össze. Ráadásul nincs olyan, a magyarhoz közeli rokon nagy világnyelv, amelynek digitális jelenléte – technológiai értelemben – magával húzná a magyart. Ha viszont ezek a rendszerek nem értik és beszélik elég jól a nyelvünket, nem integrálják a régió kultúráját és történeti tudását, vagy akár a hazai jogszabályokat, a jogi szaknyelvet, akkor Magyarország több téren is hátrányba kerülhet. Ahhoz, hogy a régió megőrizze digitális szuverenitását, elengedhetetlen a saját adatokon tanított technológia.
Erre a kihívásra válaszul született meg korábban a Puli modellcsalád, a technológia gyors fejlődésével azonban megjelent az igény az összetettebb, úgynevezett érvelő (reasoning) képességgel rendelkező rendszerek fejlesztésére is. A kutatók szerint ezt az űrt tölti be most a Racka. A modell egy nyílt forráskódú, Qwen3-4B alapokon nyugvó, úgynevezett paraméterhatékony (LoRA) eljárással magyarított rendszer, amely a korábbi modellekkel szemben logikai és érvelő képességekkel is rendelkezik.
A modell magyarítása több párhuzamos technológiai lépésben történt, melyek közül az egyik legfontosabb a mesterséges intelligencia „szótárának” optimalizálása volt. A nyelvi modellek a szövegeket feldolgozáskor apró egységekre, úgynevezett tokenekre bontják. A döntő arányban világnyelveken tanított nemzetközi modellek szótára azonban alapvetően az angol nyelvre van optimalizálva, ami azt eredményezi, hogy a magyar szavakat túl sok, apró, logikátlan darabra vágják szét.
A kutatócsoport azzal a mérnöki megoldással élt, hogy az eredeti modell mintegy 150 ezer elemből álló szótárából eltávolítottak nagyjából 32 ezer olyan ritka tokent (például bizonyos távol-keleti karaktereket), amelyek a projekt szempontjából lényegtelenek voltak. Ezek helyére pedig kifejezetten a magyar nyelvre optimalizált tokeneket illesztettek be, és úgy hangolták át a rendszert, hogy előnyben részesítse ezek használatát.
Ennek köszönhetően a modell 47 százalékkal kevesebb tokenből tudja felépíteni ugyanazt a magyar szöveget, ami a gyakorlatban azt jelenti, hogy drasztikusan felgyorsult a szöveggenerálás, ráadásul a nyelvtani és ragozási hibák is jelentősen ritkultak.
A modellt összesen 160 milliárd tokennyi adaton tanították tovább.
Bár a fókusz a magyar nyelven volt, az adathalmaznak csak a 44 százalékát tette ki a hazai szöveg, a maradék angol (24%), német (21%), illetve programkód (11%) volt.
A kutatócsoport célja a hazai tudományos szféra támogatása, így a Racka modell kutatási és fejlesztési célokra szabadon, nyíltan elérhető. Fejlesztői szerint sikerét és hiánypótló mivoltát jól mutatja, hogy csak az elmúlt hónapban több mint 600 alkalommal töltötték le a projekt Hugging Face-oldaláról.
A Racka fejlesztésén dolgozó kutatócsoport nem egyetlen modellben, hanem egy egész modellcsaládban gondolkodik, azt tervezve, hogy kilép a kelet-közép-európai regionális piacra is. A nagyobb léptékű, regionális tudást is integráló modellnek az előkészítése és fejlesztése már zajlik, szoros együttműködésben a Mynds.ai céggel. A projektet az újonnan kiépülő európai AI-infrastruktúrán és a barcelonai MareNostrum 5 szuperszámítógépen tervezik megvalósítani.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.
